大阪杯2017 データ(傾向と対策)


結果から考える狙い方「大阪杯」
[期待値:D-E?]=G1昇格に伴う負担斤量増の影響に注意

 ○:底力・持続力上位の総合力上位馬
   → (先行力E-↑?) 底力(=ハイペース耐性)C-D↑? キレ:D-E持続力C-D↑
   (先行力上位の場合、キレ・持続力を甘く評価可。
     → 勝率・信頼性の変化は検証これから。
    末脚の信頼性は「持続力優位>キレ優位」?
     → コース形状+負担斤量の重さから、キレ優位の馬の信頼性がG3より低い?
     → 芝2000m以上の重賞実績馬が有利で、芝1800m以下がベストの馬は期待値ダウン。
    先行力:F-G+?以下の場合、期待値ダウン。
     → 展開に左右されやすくなり、前後・内外の不利もやや大きくなりやすい
       馬場の耐久性向上で影響度アップ?)

 注:枠順の影響=フラット?
   (影響度が「実力+適性>枠順」?
    内枠=コースロスを抑えやすい、外枠=仕掛けどころで動きやすい)
 注:斤量差の影響=±小さい?
   (底力・持続力が重要なため影響度小さい)
 注:小回りが苦手な馬、非力な馬
   (いずれもマイナス要素。長い直線向きの馬、平坦巧者など)

 ×:底力・持続力不足の馬
   → 底力:D-E? キレ:E-F? 持続力:D-E
   (≒重賞実績で劣る馬。展開による要求度の変化に注意)


 コース形状(スタート直後に急坂、小回りの1・2角、やや急な3角、3~4角中間は疑似直線で残り800mから下り坂が急になる、直線は150mほどの下りの助走区間をへて急坂)などから、ロングスパート勝負になりやすく、G2時代は実績上位馬(≒上位人気馬)が崩れにくかったレース。
 金鯱賞よりキレ(=トップスピードと急加速力)の要求度が高く(3角進入時にブレーキが掛かりやすい+急坂が中京より穏やかなため...など)&天皇賞(秋)よりキレの要求度が低い(3~4角の上り下りが逆で、直線の坂が東京よりキツイため...など)と推測されること、キレ優位の馬はG2時代より期待値がさらに低くなっていると推測されること(G1昇格に伴う負担斤量増のため)...などに注意。


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あなたは今週も競馬新聞を使って、
ウンウン唸って競馬予想をするのでしょうか?

好きな予想家の予想を参考にするのでしょうか?


確かに、

競馬予想は楽しいですよね。
知識豊富な予想家は頼りがいがありますよね。


でも・・・


「今、あなたは稼げてますか?」


恐らく堂々と"競馬で稼いでいる!"と
言える人は極々わずかでしょう。


稼げていない人は共通点があります。
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄

それは、

人間が競馬予想をしているという事。
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄

  人人_人_人_人_人_人人 

     人間の予想では
  何億年経っても稼げませんよ

  ∨ ̄∨ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄∨ ̄∨  

なぜか?

競馬で稼ぐ事において、
最も大切な事は競馬データだからです。
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄

結局は競馬ファンもプロの予想家も

血統
ローテーション
相手関係
調教
適正
馬場状態



このようなデータを見て予想しています。

実際、
色々な条件を見ないと的中精度は上がりません。

そんな複雑な競馬予想を
わざわざ人の頭で行う必要があるのでしょうか?


『いいえ、必要ありません。』


 〝コンピューターに任せる"


『これが正解です。』


なぜなら、
同じ量の情報を使い予想するなら、
100%コンピューターの方が正確なのですから。


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著者:あみー

4歳牡馬相当。軽い芝の長距離◎?(重い芝・中距離△? 中長距離▲?) 荒れ馬場・道悪△? ゲート:△? 先行力F底力(=ハイペース耐性)E? キレ:G+持続力D-?(甘め) 平坦○、急坂△。逃げ○、逃げ以外△